本文選題：支持向量機(jī)　切入點(diǎn)：遙感數(shù)據(jù)　出處：《東北師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和支持向量機(jī)(SVM)相融合的遙感圖像分類模式.選取ELM為基礎(chǔ)分類器,以SVM來修正改善分類效率.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅具有較高的分類精度,而且消除一些訓(xùn)練樣本標(biāo)簽對(duì)分類的負(fù)面影響.結(jié)合ALOS/PALSAR、PSM圖像與SVM、ANN(Artificial Neural Network)方法進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)該方法魯棒性較好.
[Abstract]:A remote sensing image classification model based on ELM and support vector machine (SVM) is proposed. The classification efficiency is improved by using SVM. The simulation results show that the proposed algorithm not only has a high classification accuracy, but also improves the classification efficiency by using SVM as the basic classifier. In addition, the negative effects of some training sample labels on classification are eliminated. The comparison of ALOS / PALSARN PSM image and SVM / ANN artificial Neural Network method shows that the proposed method is more robust.
【作者單位】： 伊犁師范學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;東北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;東北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61663045) 新疆高校科研計(jì)劃重點(diǎn)研究項(xiàng)目(XJEDU2014I043) 伊犁師范學(xué)院重點(diǎn)項(xiàng)目(2016YSZD04)
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1633541